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申请/专利权人:杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司
摘要:本发明提供一种基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法及装置。所述方法包括:从输入CT图像中检测出所有肺结节的位置及尺寸,并分割出包含每个肺结节的图像区域;从分割出的肺结节图像中提取肺结节的周围特征图,并对其进行感兴趣区域池化得到肺结节的自身征象特征表示;利用一个基于注意力机制的上下文征象提取模块,得到肺结节的上下文征象特征表示;对自身征象特征表示和上下文征象特征表示进行融合,并基于融合后的特征进行肺结节良恶性诊断。本发明通过基于注意力机制提取肺结节的上下文征象,并进一步对肺结节的自身征象和上下文征象进行融合,相对现有技术主要根据自身征象进行诊断,可有效提高肺结节良恶性检测的准确度。
主权项:1.一种基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:基于一个肺结节检测网络,从输入CT图像中检测出所有肺结节的位置及尺寸,并分割出包含每个肺结节的图像区域;基于一个特征提取网络,从分割出的肺结节图像中提取肺结节的周围特征图,并对其进行感兴趣区域池化得到肺结节的自身征象特征表示;将肺结节的周围特征图和自身征象特征表示,输入到一个基于注意力机制的上下文征象提取模块,得到肺结节的上下文征象特征表示;对自身征象特征表示和上下文征象特征表示进行融合,并将融合后的特征输入到一个逻辑回归层得到肺结节良恶性概率;对自身征象特征表示和上下文征象特征表示进行融合的方法包括:以自身征象特征表示和上下文征象特征表示为输入,利用两个不同的全连接层和一个Softmax层产生一组特征融合系数;将所述特征融合系数分别与自身征象特征表示和上下文征象特征表示相乘,再将相乘后的自身征象特征表示和上下文征象特征表示拼接在一起。
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